深度学习在透明产品（PET、玻璃）视觉检测上的应用

   基于深度学习算法的人工智能技术的兴起，必将促进工业机器视觉检测技术的飞速发展，推动机器视觉行业进入人工智能时代，科亿科技研发团队一直致力于算法软件的升级，精益求精，经过大量的数据采集、分析最终研发一套适合目前透明产品的检测软件，目前该套深度学习算法在PET、玻璃等透明产品上成功使用，并顺利验收设备。该软件的应用特点：

1、支持多平台应用，易于部署

2、无需海量训练，易于测量、精度高

3、可同时识别多种类型缺陷

技术优势：

1、基于轻量化神经网络设计，运行速度在同类型缺陷检测中具有明显优势

2、基于通用型深度学习框架，适应多种类型、多种形态、多种尺寸的表面缺陷

3、基于C语言与CUDA语言的设计，可以实现跨平台快速部署